FORENSIC BIOMECHANICS – TRANSDISCIPLINARY APPROACH IN THE COURT OF LAW
Notice bibliographique
Résumé
The judicial systems of the United States and Canada very frequently utilize expert witnesses in engineering as well as most disciplines of science. Only in the last three decades biomechanists have been recognized and admitted to the courts as expert witnesses to provide opinions in the forensic biomechanics field. Thanks to the efforts of a few individuals, the science of biomechanics is now well accepted by the officers of the court systems of North America. Biomechanists possess the combined knowledge of engineering mechanics, biology, human anatomy, and physiology that makes it possible for them to reconstruct and analyze accidents of all kinds. In spite of the fact that the most obvious utilization of forensic biomechanics is in the area of analyses of injury mechanisms associated with motor vehicle accidents, there are other areas such as occupational, sports and recreational, slip/trip and fall accidents, and various product liability cases where forensic biomechanics expertise is required. In this paper, one litigation case is presented with some technical details and several other cases from different areas are briefly outlined. Because of obvious reasons, cases are presented in a generic format without referring to a particular company or organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,025 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».